交通网络模型朱海洋
基于机器学习的交通流量预测模型设计与实现
基于机器学习的交通流量预测模型设计与实现交通流量预测是城市交通规划和管理中的重要环节。
准确地预测交通流量能够帮助交通部门优化交通配套设施和交通管理措施，提高交通运输的效率和安全性。
近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的交通流量预测模型逐渐成为研究的热点之一。
本文将介绍基于机器学习的交通流量预测模型的设计与实现，并讨论其在实际应用中的挑战和应对策略。
首先，为了设计和实现基于机器学习的交通流量预测模型，需要收集大量的交通数据。
这些数据包括历史交通流量数据、道路网络拓扑结构、天气状况等。
其中，历史交通流量数据是最基础的输入特征，可以通过交通流量监测设备或者交通导航软件获取。
道路网络拓扑结构是指道路之间的连接关系，可以通过地理信息系统(GIS)获取。
天气状况包括温度、降水量、风速等信息，可以通过气象预报数据获取。
收集到的数据需要进行预处理，包括数据清洗、数据融合等操作，以提高模型的准确性和稳定性。
在数据预处理完成后，需要选择适合的机器学习算法来构建交通流量预测模型。
常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、神经网络等。
对于交通流量预测问题，常用的算法包括回归算法、时间序列模型、随机森林等。
回归算法适用于预测交通流量的连续变量，如交通流量的数量；时间序列模型适用于预测具有时间相关性的交通流量，如每日交通流量的变化；随机森林是一种集成学习算法，可以综合多个子模型的结果，提高整体模型的准确性和鲁棒性。
在选择机器学习算法时，需要考虑算法的准确性、计算效率、可解释性等因素。
构建交通流量预测模型后，需要对模型进行训练和验证。
训练模型时，将历史交通数据作为输入特征，将实际交通流量作为输出标签，通过机器学习算法对模型进行优化和参数调整。
验证模型时，使用未来的交通数据进行模型测试，评估模型的预测准确性。
评估指标可以包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、决定系数(R-squared)等。
通过不断地训练和验证，可以逐步提升交通流量预测模型的准确性和泛化能力。
基于空间句法的上海、北京城市轨道交通网络拓扑分析及比较
３ 结
论
（） １ 空间句法理论可 以量化研究轨道交通 网 络的不同属性． 对于轨道交通领域来说 ， 空间句法 的应用对于现有线路的评估、 优化以及规划线路的 便捷程度、 智能程度都有很好的借鉴作用． （） ２ 北京地铁网络 的整体可达性与上海地体 网络相差很多 ， 在现有线路 的基础之上需要积极结
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佳 木 斯 大 学 学 报 （自然 科 学 版 ）
２ １ 年 ０１
量相对较少需要结合交通调查合理安排车辆发车 时间间隔和车辆编组 ， 另一方面需要考虑乘客的出 行问题 ， 由于地铁的可达性差对市民的出行造成的
的不便 ， 要根 据交 通调查 合 理 的规划 城市轨 道交 需 通 与公交 车 、 驳车 、 短 快速 公交 、 电车等 地面公 共交
线路 之 间可 以换 乘 ． 拓扑 结构 图如下 图 ２所 示．
（） ４ 可达性评价指标 （ ｃｅ ｉ ｌ ｄｘ ： Ａ ｃｓｂ ｉ Ｉ ｅ ） 为 ｓ ｉｔ ｎ ｙ 了符合数值越高可达性越高的习惯 ， 将不对称值的 倒数作为可达性评价指标．
应用前面介绍的参数和公式（ ） 公式（ ）公 １、 ２、
式（ ） ３ 分别对 图２的各条线路进行量化计算 ， 便可 得出上海轨道交通线路相应的可达性指标 ， 如表 １
所示 ．
赢
（ ３ ）
注： 为了计算方便 ， 图中的站点只保 留了起始
站和换乘站 ， 对于某些换乘站较多的线路也是根据
需要选取了一部分． 表 １ 上海 轨道 交通 各线 路可达 性指标 汇总表
２３ 上 海与北 京 的城市轨 道 交通 网络 可达性 比较 ．
通过以上的数据分析 ， 可见上海与北京的轨道 交通网络有很大的差异 ， 同时在网络的便捷程度方
交通网络模型朱海洋
交通网络模型朱海洋交通网络模型的建立类别工科专业交通运输姓名朱海洋学号1042406014目录1、建模对象（道路及交叉口）的确定 (2)1.1建模的相关路名； (2)1.2建模的地图 (2)2、确定节点的经纬度 (2)2.1在google earth中标出节点的地标 (2)2.2在地标属性中查找经纬度，例如 (3)3、节点和路段的编号 (3)3.1在CAD中画出节点并对之编号 (3)3.2在CAD中画出路段并对之编号； (4)3.3在CAD中关闭地图图层得到节点和路段的CAD图 (5)4、建立节点和路段的属性数据 (6)4.1节点的属性数据表 (6)4.2路段的属性数据 (6)4.2.1路段长度的确定 (6)4.2.2 CAD的路段和节点图 (7)4.2.3路段的属性数据表 (8)1、建模对象（道路及交叉口）的确定1.1建模的相关路名华元路、227省道(主路及辅路)、阳澄湖东路、相城大道澄阳路、澄虹路，嘉元路、纪元路。
1.2建模的地图2、确定节点的经纬度2.1在google earth中标出节点的地标2.2在地标属性中查找经纬度，例如3、节点和路段的编号3.1在CAD中画出节点并对之编号说明；a）对各个交叉口编号，共建立23个节点；b）其中红色节点为普通节点，黄色节点为发生吸引节点，分别为编号11,19,21,23节点；c）编号23为域外发生吸引点，因为23处为相城区大润发位置。
在CAD中关闭地图图层，得到如下图所示的节点CAD图；3.13.2在CAD中画出路段并对之编号；说明；a)如图所示，一共建立32个路段；b)图片中蓝色路段为普通路段，绿色路段为虚拟路段（连接虚拟节点）；c)其中编号31,32路段为域外虚拟路段。
在CAD中关闭地图图层，得到如下图所示的节点CAD图；3.23.3在CAD中关闭地图图层得到节点和路段的CAD图3.34、建立节点和路段的属性数据4.1节点的属性数据表节点编号坐标是否吸引是否换乘北纬东经1 31°22'35.09"北120°37'57.40"东否否2 31°22'27.48"北120°37'58.63" 否否3 31°22'15.74"北120°38'0.34"东否否4 31°22'1.16"北120°38'2.78"东否否5 31°22'39.92"北120°38'30.24"东否否6 31°22'32.71"北120°38'31.35"东否否7 31°22'29.21"北120°38'10.67"东否否8 31°22'12.33"北120°38'13.51"东否否9 31°22'6.65"北120°38'14.48"东否否10 31°22'9.85"北120°38'35.48"东否否11 31°22'18.56"北120°38'24.76"东是否12 31°22'23.19"北120°38'11.67"东否否13 31°22'17.35"北120°38'12.50"东否否14 31°22'20.09"北120°38'33.70"东否否15 31°22'26.29"北120°38'32.51"东否否16 31°22'44.04"北120°39'2.34"东否否17 31°22'10.67"北120°38'46.00"东否否18 31°22'12.15"北120°38'18.51"东否否19 31°22'25.32"北120°38'23.53"东是否20 31°22'16.78"北120°38'27.35"东否否21 31°22'22.35"北120°38'29.37"东是否22 31°22'18.42"北120°38'20.85"东否否23 31°22'39.58"北120°38'3.99"东是否4.2路段的属性数据4.2.1路段长度的确定1)在运用google earth节点之间的路径，如下图的红线所示;2)在各路径属性中查找测量长度，类如4.2.2 CAD的路段和节点图4.2.3路段的属性数据表路段编号起点编号终点编号长度（公里）通行方向图示方式车道数道路名称1 12 0.23 双向蓝粗实线 6 相城大道2 23 0.36 双向蓝粗实线 6 相城大道3 34 0.44 双向蓝粗实线 6 相城大道4 4 9 0.35 双向蓝粗实线 4 阳澄湖东路5 9 10 0.56 双向蓝粗实线 4 阳澄湖东路6 10 17 0.28 双向蓝粗实线 4 阳澄湖东路7 17 16 1.11 双向蓝粗实线 4 S227省道8 16 5 0.86 双向蓝粗实线 4 华元路9 5 1 0.88 双向蓝粗实线 4 华元路10 2 7 0.33 双向蓝实线 4 嘉元路11 7 6 0.56 双向蓝实线 4 嘉元路12 5 6 0.22 双向蓝实线 4 澄阳路13 6 15 0.19 双向蓝实线 4 澄阳路14 15 14 0.21 双向蓝实线 4 澄阳路15 14 10 0.32 双向蓝实线 4 澄阳路16 14 20 0.2 双向蓝实线 4 纪元路17 20 18 0.28 双向蓝实线 4 纪元路18 18 8 0.13 双向蓝实线 4 纪元路19 8 3 0.37 双向蓝实线 4 纪元路20 8 9 0.17 双向蓝实线 2 澄虹路21 8 13 0.15 双向蓝实线 2 澄虹路22 13 12 0.19 双向蓝实线 2 澄虹路23 12 7 0.19 双向蓝实线 2 澄虹路24 12 19 0.32 双向蓝实线 2 无25 19 11 0.2 双向蓝实线 2 无26 11 21 0.17 双向蓝实线 2 无27 21 14 0.14 双向蓝实线 2 无28 11 20 0.1 双向蓝实线 2 无29 21 15 1.14 单向绿实线 1 虚拟路段30 19 6 0.3 单向绿实线 1 虚拟路段31 23 5 0.7 单向绿实线 1 虚拟路段32 23 1 0.23 单向绿实线 1 虚拟路段。
分布式交通仿真路网模型的设计与持久化
分布式交通仿真路网模型的设计与持久化
姜秉楠;张海
【期刊名称】《系统仿真技术》
【年(卷),期】2009(0)3
【摘要】针对传统仿真路网模型在大规模路网描述及数据共享、操作与维护上的不足,提出了1种分布式交通仿真路网模型的设计与持久化方案.首先提出了三层路网模型描述方案,导入并简化了地理信息系统(GIS)数据,再现了真实路网信息.然后在此基础上设计了基于关联映射的路网数据结构,实现了数据的分层存储,同时对数据进行对象关系映射(ORM)持久化,提高了数据的可操作性与易维护性.最后给出了面向对象路网数据操作的示例.
【总页数】7页(P143-148,165)
【作者】姜秉楠;张海
【作者单位】北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100191;北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100191
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
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基于残差时域注意力神经网络的交通模式识别算法
Traffic mode recognition algorithm based on residual temporal attention neural network
LIU Shize1，ZHU Yida2，CHEN Runze2，LUO Haiyong3*，ZHAO Fang2，SUN Yi2，WANG Baohui1
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计算机应用
第 41 卷
0 引言
随着移动智能终端设备的飞速发展，智能手机已经逐渐 成为人们日常生活中的必需品。搭载丰富内置传感器的智能 终端设备具备多维度感知用户所处上下文环境信息的能力。 近年来，通过捕获用户的上下文环境信息来感知用户的行为 模式 成 ［1-3］ 为了普适计算中的研究热点。用户行为识别通常 基于两种数据源来完成，包括基于视觉信息的用户行为识别 和基于轻量级传感器的用户行为识别。基于视觉的方法需要 外部系统捕捉图像特征，对环境的要求较高并需要良好的光 线条件。基于轻量级传感器的方法不依赖基础设施建设，具 有较强的普适性。
Key words: Temporal Convolutional Network (TCN); traffic mode recognition; Residual Network (ResNet); attention mechanism; deep learning
收稿日期：2020⁃11⁃04；修回日期：2021⁃03⁃29；录用日期：2021⁃04⁃06。 基金项目：国家重点研发计划项目（2019YFC1511400）；国家自然科学基金资助项目（61872046）；北京市自然科学基金资助项目（4212024）； 北京邮电大学提升科技创新能力行动计划项目（2019XD-A06）；北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金资助项目（L192004）；河北省重点 研发计划项目（19210404D）；内蒙古自治区关键技术攻关计划项目（2019GG328）；移动计算与新型终端北京市重点实验室开放课题。 作者简介：刘世泽（1988—），男，辽宁抚顺人，硕士，主要研究方向：大数据挖掘、智能感知； 朱奕达（1996—），男，浙江慈溪人，博士研究生， 主要研究方向：城市计算、交通模式识别； 陈润泽（1996—），男，甘肃白银人，博士研究生，主要研究方向：城市计算、交通模式识别、位置语义挖 掘； 罗海勇（1967—），男，湖北麻城人，副研究员，博士，CCF 会员，主要研究方向：移动智能、普适计算； 赵方（1968—），女，河南开封人，教授， 博士，CCF 会员，主要研究方向：移动互联网、大数据挖掘； 孙艺（1979—），男，山东菏泽人，高级工程师，硕士，主要研究方向：移动互联网、大数 据挖掘； 王宝会（1973—），男，江苏滨海人，教授级高级工程师，硕士，主要研究方向：软件工程。
2010年江苏省高等学校大学生实践创新训练计划
附件：2010年江苏省高等学校大学生实践创新训练计划申报项目名单（本科院校）序号学校名称推荐项目名称项目主持人姓名导师姓名1南京大学利用传声器基于异常低频声透射的水下声源定位彭丹丹陶建成2南京大学新型无损肺动脉血压测量技术研发——基于超声造影剂微泡的超谐波效应孙韬章东3南京大学基于Haar基特征表示的视频目标精确实时跟踪洪帆郭延文4南京大学基于蓝牙技术的手机防盗系统赵博砻王林章5南京大学不稳定原子核衰变性质的研究吴欢欣任中洲6南京大学扭曲向列相液晶电光性质的研究蒋骥周进7南京大学两万年来人类活动和气候变化对典型黄土侵蚀的定量评估刘倩倩鹿化煜8南京大学潮沟体系演化对江苏海岸“怪潮”影响的研究陆驰高抒9南京大学microRNA在2型糖尿病中的作用及其可能调控的基因郁博文张辰宇10南京大学一种新的基因调控元件——Riboswitch巢兰芳卢山11南京大学E0级微甲醛脲醛树脂的合成陆悦吴石山、陈强、沈健12南京大学设计和合成具有环境响应的双稳态钴价态互变异构功能配合物聂伟轩郑丽敏13南京大学新一代DNA测序的固相PCR技术探索肖旻昱朱永元14南京大学高度共轭的四硫富瓦烯炔基双核钌配合物的合成与性质研究张相宜左景林15南京大学射电脉冲星的分类与研究张高原、顾梦李向东16南京大学掺杂SrTiO3薄膜和异质结构的外延生长与结构表征郭璐吴迪17南京大学基于沸石分子筛薄膜的新型开关特性的研究蒋昊夏奕东18南京大学高架交通对城市大气污染的影响魏林强李树、王体健19南京大学全球变暖下南京上海极端温度事件的比较与分析陈璞珑江静20南京大学江苏太仓地基土土性指标概率特性研究吴静红张云21南京大学钱塘江河口区晚第四纪下切河谷古环境演化曲长伟林春明22南京大学尾矿污染物在水土中迁移规律的研究林谧朱国荣23南京大学新石器时代马家浜文化石璜仿制实验及痕迹研究杨萌黄建秋24南京大学断裂——政治信任的央地差异及其解释管玥孔繁斌25南京大学心理学在保护生物多样性中的干预初探于睿贺晓星26南京大学比较世博低碳交通设想方案与实施结果差异刘丹丹毕军27南京大学不同氧化还原电位对铜绿微囊藻生长状况的影响王健杨柳燕28南京大学土壤外源纳米材料对典型农作物的毒性研究陈舒芃郭红岩29南京大学淋巴细胞介导溶瘤麻疹病毒疫苗株治疗白血病鲍虹达魏继武30南京大学牙龈卟啉单胞菌与动脉粥样硬化机理研究杨洁、王忠夏李尔广、孙卫斌31东南大学爬杆爬壁多功能机器人郑健张赤斌32东南大学基于物联网架构的无线智能家居系统刘亦辰唐路33东南大学遥控语音智能输液系统朱云飞堵国樑34东南大学新型高效热湿解耦空调模式及系统构建方法研究査翔殷勇高35东南大学二维量子随机行走及其物理实现骆浩薛鹏36东南大学酸雨入渗对固化污染土稳定性的影响研究蒋宁俊杜延军37东南大学PVA纤维增强水泥基复合材料韧性性能研究刘玉雯潘金龙38东南大学南京市大型商场、超市购物券的发放和使用对于金融系统稳定性影响的探究庄园王辉39东南大学腕带式老年人健康监护系统胡冀苏汪丰40东南大学江苏民营科技企业自主创新陷阱的类型、机理和突破路径研究徐恺睿陈良华41东南大学江苏省大学生村官的现状及分析陶然王海燕42东南大学行人过街预警智能交通摄像机沈士喆衡伟43东南大学移动通信网络扫描仪田敏宋宇波44东南大学滑坡的起因、危害和治理方法的研究沈青妍刘艳45东南大学基于超级电容器的太阳能LED庭院灯设计谢姗姗杨帆46东南大学局部应用MMC和消旋聚乳酸（DL-PLA）膜抑制椎板切除术后硬膜外粘连，瘢痕和纤维化的研究姜振洋滕皋军47东南大学超声波法检测高温后再生混凝土强度唐永辉徐明48东南大学p62蛋白的表达及募集肿瘤抗原的研究魏青王立新49东南大学基于视认性原理的指路标志牌设计研究邓雁程建川50东南大学电控阀门控制器杨阳许飞云51东南大学一种可自动识别药品盒形状的设备系统王加乐崔建伟52东南大学冷拔高碳钢丝再结晶织构研究王辉黄海波53东南大学旅游发展与区域就业结构变迁的定量研究陈凤军宣国富54东南大学管道清洗机器人运动控制系统于笑凡郝立55东南大学个体活动－出行诱导模型及ArcGIS仿真实现陈景旭杨敏56东南大学城市路面残留汞分布及形态特征调查分析周洲傅大放57东南大学银杏叶制剂对糖尿病血管钙化的影响潘涛孙子林58东南大学嵌入式魔方教学系统沈超张圣清59东南大学自重构机器人设计与制造童炜山、周雷杨垿、张志鹏60东南大学新型植物生长调节剂的合成工艺开发吉健飞、刘骏结王明亮黄斌61南京航空航天大学基于无线网络的矿井人员体征采集与环境监测系统吴从雨魏小龙62南京航空航天大学一种新概念扇翼飞行器的研制刘成业唐正飞63南京航空航天大学基于热交换器的大型客车尾气余热供暖装置周迪张净玉64南京航空航天大学波长调制型光纤SPR传感器及其用于甲基橙降解监测的研究孟静曾捷65南京航空航天大学单兵用双三角形燃烧室的小型半导体电池研究薛冲韩东66南京航空航天大学高亮度LED驱动器研究俞忆洁张方华67南京航空航天大学采用ARM控制器的光伏电池最大功率自适应跟踪系统研制宋力兵刘春生68南京航空航天大学基于物联网的儿童警报车载系统吴杰田裕鹏69南京航空航天大学机载视景增强中的图像融合研究李喆张弓70南京航空航天大学吸附式步行高空玻璃幕墙清洁机器人宋佩云马万太71南京航空航天大学基于分布式协作原理的搬运拼图机器人系统吴开跃张弓72南京航空航天大学面向复杂齿形的瞬时自拼接微小型三维精确测量装置研发薛恺戴宁73南京航空航天大学超高速砂轮结构优化设计研究赵正彩徐九华74南京航空航天大学介电型EAP仿生弯曲驱动器的设计及应用研究李克强王化明75南京航空航天大学计算机硬盘基片的冰冻固结磨料CMP亚纳米级抛光机理与工艺研究曹连静左敦稳76南京航空航天大学热丝CVD法制备薄膜太阳能电池纳米晶SiC窗口层材料程彬沈鸿烈77南京航空航天大学硅锗基多层异质结构薄膜SiO2、ZnO、μc-Ge、(Si、Ge)n的设计、制备及光学性能研究余乐李子全78南京航空航天大学航空航天用钛及钛合金复杂零件表面氧化铝陶瓷涂层制备研究卞佳敏陶杰79南京航空航天大学基于β型辐射伏特效应的肖特基结式核电池的研制迟智军汤晓斌80南京航空航天大学围棋自动数子仪刘晚果顾萍81南京航空航天大学江宁区民营企业发展现状及其对经济增长的贡献研究苏欣耿成轩82南京航空航天大学基于文化软实力的文化产业营销传播研究习婉钰张浩83南京航空航天大学网络舆论的生成机制与应对策略余重远李珊84南京航空航天大学江苏省秸秆规模化收集、储运中的问题分析与对策建议金蓉英张钦85南京航空航天大学食品安全问题成因及对策研究吴烨正孟繁超86南京航空航天大学大学生就业歧视问题调查研究徐彦甍栾爽87南京航空航天大学江浙沪地区新生代农民工于老一代农民工的价值观比较韩霜赵玲88南京航空航天大学基于对偶四元数的编队飞行卫星自主导航算法研究蒋锋王惠南89南京航空航天大学仿尾鳍式变截面摆动振子无阀压电叠堆泵的优化设计及开发王克张建辉90南京航空航天大学Case Study of Morphing Wing Aircrafts苏幻日许锋91南京理工大学网络化制造环境下生产物流系统建模与仿真苏秋硕袁红兵92南京理工大学基于CAD、CAE的冲压机床结构设计与优化陆帅龙张卫93南京理工大学丝杠行程误差动态测量系统人机接口与驱动控制设计朱海洋殷爱华94南京理工大学改性多壁碳纳米管、纳米粒子并用对SSBR橡胶性能的影响王艳辉贾红兵95南京理工大学紫外可见分光光度法检测水中纳米二氧化钛的研究吴萍萍王正萍96南京理工大学液滴云雾的爆轰起爆和传播机理研究叶东鹰解立峰97南京理工大学装置结构对固体粉末爆炸抛撒云雾状态的影响研究王凯黄寅生98南京理工大学基于红外阵列检测的汽车外形参数自动测量系统丁鉴顾国华99南京理工大学基片集成波导缝隙阵列天线的分析与设计张蕊丁大志100南京理工大学基于图像的脑模型研究苏英陆建峰101南京理工大学基于关联规则的中药处方分析陈杨於东军102南京理工大学敏感信息搜索技术研究刘剑波王树梅103南京理工大学员工幸福感对企业竞争力影响研究涂颖琴周小虎104南京理工大学美国金融危机传染机制研究张珏敏刘玉灿、安智宇105南京理工大学金融危机背景下上市公司内部控制信息披露对债务融资成本的影响冯悦邓德强、韩晓梅106南京理工大学某制导炮弹内弹道设计及参数优化赵日张小兵107南京理工大学含风电场电力系统的小干扰稳定性分析韩涛王宝华108南京理工大学基于PLC的备用电源自投系统探究与设计王兆龙杨伟109南京理工大学月球就地资源开发与获取技术研究苏允迎韩玉阁110南京理工大学亚、跨、超声速下卷弧翼弹箭气动特性研究杨雯王学德111南京理工大学光子晶体聚焦器件的遗传优化设计王震李相银、蒋立勇 112南京理工大学锰氧化物三层膜的结构、输运性质和层间磁耦合研究马天平谭伟石113南京理工大学用虚光栅移相莫尔条纹法对小球面曲率半径的测量研究李啸徐永祥114南京理工大学动态交易策略与组合选择张鹏赵培标115南京理工大学基于DSP的可编程交流电源设计姚晓君李强116南京理工大学双馈异步风力发电机的恒频输出的控制研究陈兆雪吕广强117南京理工大学嵌入式微型航姿测量仪中智能滤波器的设计韩宇陈帅118南京理工大学配电网远动实时控制与继电保护装置设计濮实蔡卫峰119南京理工大学硒元素半导体纳米材料的液相控制合成与表征郇宇、朱浩王雄120南京理工大学纳米晶铜动态力学性能研究及聚能侵彻性能优化设计彭楚才王金相121河海大学桩基挡板透空堤透浪特性试验研究范骏严士常122河海大学波能定位救生圈包沐曦娄保东123河海大学新生代农民工婚恋状况相关问题研究胡欣王毅杰124河海大学水力增氧生态湿地多层模型在河海大学西湖治理的应用佘磊、蒋泽侯俊125河海大学基于单片机控制攻角自适应的水平轴风力发电装置顾露香、李栅栅乐秀璠126河海大学就台资医院的进驻看大陆医疗体系的发展段海颖、潘梦芩王毅杰127河海大学地面三维激光扫描数据建模方法研究王俊杰、樊宇郑德华128河海大学基于指纹识别的公寓管理系统马铭来、于嘉宝冯钧129河海大学西南大旱之后的社会救助体系研究——以云南省富民县为例孙璐、王晨杨文健130河海大学水源水中药物和个人护理品的活性炭吸附处理研究白朗明陈卫、陶辉131河海大学太阳能热水器的热电转换方法及其应用装置钱莉、李玲玉张开骁132河海大学对南京地铁软服务建设的调研——以地铁一、二号线为例纪袁文多、冒小芬曹家和133河海大学利用电动力法对污染土进行处理的新装置设计与模型试验研究孟庆祥、樊舒婕殷德顺134河海大学水利数据中心通用数据库维护系统设计与实现成艳、袁飞飞郭学俊135河海大学新型磷酸盐水泥墙体材料制备技术及机理研究高赫飞、张佳良李中华136河海大学生物淋滤法去除污泥中的As离子的探究姜圣韬张松贺137河海大学MAP法回收养殖废水中氮磷及其资源化研究李艳、刘青青倪利晓138河海大学疏浚管路自蔓延耐磨涂层的制备及性能研究王敏、姚婧婧江少群139河海大学土工袋柔性挡土墙土压力分析张奕泽、薛向华刘斯宏140河海大学结构力学位移法辅助教学工具开发吴有奇、冷俊杰张健飞141河海大学高速道路风力发电系统设计王祥张敏142河海大学多功能钢琴谱架的制作邵晓峰刘波、李奎143河海大学客车逃生窗李金金刘姣144河海大学高效节能型大功率电磁加热器的研究与设计黎胜、孙维广张金波145河海大学电磁超声缺陷检测信号采集装置张正文、徐佳峰金纪东146河海大学动力电池组均衡保护器肖磊、宋加才沈金荣147河海大学河海大学大学生创新创业教育调研——基于 “e龙队”等优秀群体和“大学生村官”等优秀个体的考察陈晓霞、殷旭刘晓农148河海大学女大学生创业研究曹茜茜、顾希胡井军、张亿全、戴叶149河海大学高光效大功率感应耦合等离子光源罗正亮、王珊陈秉岩、朱昌平150河海大学河海大学常州校区创新教育网站设计路源丁波、张友琴、李娟151南京农业大学外源一氧化氮、赤霉素对低温下小麦种子发芽及幼苗素质的影响曾婷姜东152南京农业大学田间增温对棉花花龄期“源库”能力的影响张黎妮王友华153南京农业大学棉花抗黄萎病基因的转化与功能分析荆欢张天真154南京农业大学隐性抗白粉病基因pm2026的物理定位应丰泽马正强155南京农业大学梨小食心虫生物学特性及在无锡水蜜桃种植区主害代发生规律的研究安志芳李元喜156南京农业大学外源多胺对硝酸钙胁迫下番茄幼苗生长及生理特性的影响周晨楠郭世荣157南京农业大学Kisspeptin对蛋鸡卵巢内分泌的影响及机制研究钱福玉倪迎冬158南京农业大学母鸡输卵管精子储存的细胞学机理吕梦泽陈秋生159南京农业大学喹诺酮类药物对嗜水气单胞菌体外生物被膜形成能力的影响王晓青刘永杰160南京农业大学弱光低温胁迫对不同紫花苜蓿品种生理特性的影响研究崔棹茗沈益新161南京农业大学肌肉生长抑制素基因打靶载体构建的研究李袁飞王锋162南京农业大学4-硝基苯酚对大鼠肾上腺皮质细胞的毒性作用研究普少瑕李春梅163南京农业大学硅对盐胁迫下在栽培和野生大豆幼苗的生理效应李璨於丙军164南京农业大学不同生态型海州香薷根际细菌的生物多样性奚昭何琳燕165南京农业大学钙、镁、铁、锰等中微量元素对药用菊花主要有效成分的影响及其在各器官中的累积分布特征曲菲菲、曹琳刘德辉166南京农业大学Bacillus amyloliquefaciens ES-2发酵抗菌脂肽的提取和纯化研究翟亚楠别小妹167南京农业大学食用菌微波真空干燥技术研究及其产品开发刘凌岱赵立艳168南京农业大学苏南农村村民自治组织角色及利益博弈分析魏伟于水169南京农业大学将部分小产权房纳入保障性住房体系的研究——基于南京市的住户意愿调查陈昊吴群170南京农业大学新型农村社会养老保险农民参保行为影响因素及满意度研究李雯婷张兵171南京农业大学九年制义务免费教育后农村初中生辍学原因研究——以安徽省肥西县S镇为例张学姣林乐芬172南京农业大学农村合并背景下社区意识的重构—以江苏地区为例李政姚兆余173南京农业大学南京老城南历史文化资源保护性旅游开发研究虞家欣崔峰174南京农业大学Poisson冲击下修理工可多重休假的串联可修系统的可靠性分析李琴吴清太175南京农业大学高校网络舆情监控与引导平台的开发与研究张超群朱毅华176南京农业大学基于GIS的农作物跟踪追溯信息可视化研究郭润坤黄芬177南京农业大学公示语翻译的民族文化心理透视——以南京为例闭小婷高圣兵178南京农业大学基于ARM和GPRS的粮仓温湿度智能监测系统的设计王欢尹文庆179南京农业大学水田犁工作参数对其功耗的影响李永超姬长英180南京农业大学基于供应链视角的纺织服装产业集群研究——以江苏省常熟市为例潘琦张兆同181中国药科大学探索从雪莲果中提取果寡糖的最佳方法李新海、梁兆辉王志祥182中国药科大学探究有上呼吸道感染症状人群对抗生素期望与抗生素处方的关系张杜枭 于锋183中国药科大学大豆异黄酮类化合物微波合成路线的探究樊臻、刘燕芦金荣184中国药科大学金属β－内酰胺酶变异与水解抗生素活性间关系研究陈照强、刘一方何书英185中国药科大学药企管理人才的来源调查李峰 邱家学186中国药科大学新型农村合作医疗对农民医疗可及性的影响研究赖杉 陈在余187中国药科大学水体中污染物的新型快速检测刘贞 严拯宇188中国药科大学新型抗生素毛细管电泳混合手性拆分体系研究贾晨、王浩洵杜迎翔189中国药科大学环孢素-白蛋白自组装纳米粒口服制剂的研究陈益杭 周建平190中国药科大学复方盐酸二甲双胍瑞格列奈三层渗透泵控释片的研制张京 尹莉芳191中国药科大学紫杉醇抗肿瘤靶向多糖缀合体的研究李园珂 姚静192中国药科大学基于大鼠体内特征物质皮质酮含量变化的中药抗抑郁作用研究王晨、肖天宇冯芳193中国药科大学新型手性色谱固定相的研制向婧洁 狄斌194中国药科大学结构多样性呫吨酮化合物的设计、合成与生物活性研究叶索夫 尤启冬195中国药科大学甾体5α-还原酶抑制剂的设计、合成及活性研究杨里拉、陈佳宝 向华196中国药科大学NO供体型齐墩果烷三萜类衍生物抗肝癌作用及机制的初步研究陈思 季晖197中国药科大学AR-6对胶原性关节炎大鼠的治疗作用及初步机制研究陈欣黎 李运曼198中国药科大学MC-002对抗脑缺血的药效学研究唐玥吴玉林199中国药科大学Combretastatin A-4糖类衍生物的合成及其抗肿瘤活性的研究吴梦茜、孙丽徐云根200中国药科大学人源抗血管内皮生长因子（VEGF）单克隆抗体的纯化及体外活性测定刘巧 刘煜201中国药科大学黄芩素协同利巴韦林、金刚烷胺抗A型流感病毒药效学研究韩璐薇 窦洁202中国药科大学海胆黄多糖SEP抑制H22肝癌细胞生长的分子机制詹阳 王慧203中国药科大学温敏性靶向纳米载药胶束载药模式的研究苏适 顾月清204中国药科大学黄嘌呤氧化酶抑制剂高通量筛选模型的建立及应用毛勇、张栋梁李萍205中国药科大学从中药活性成分的含量变化角度研究“石斛-玄参”药对的抗氧化作用汪哲 毕志明206中国药科大学防感冒香囊的研制陈焕娴 黄芳207中国药科大学紫草素、丹皮酚 动物口服给药与结肠靶向给药体内药物行为研究赵春阳 刘晓华208中国药科大学羟自由基清除活性在线联用技术研究李育玲 余伯阳209江南大学L-阿拉伯糖异构酶的蛋白质工程研究蒋厚羿沐万孟210江南大学代谢工程改造酿酒酵母生产天然芳香化合物张伟平陈坚、周景文211江南大学非核糖体合成酶系转化L-赖氨酸合成ε-聚赖氨酸产生菌的筛选与鉴定徐健、王靓毛忠贵、唐蕾212江南大学麸皮功能饮料的研制邵明龙、王滨杨瑞金、华霄213江南大学共表达伴侣蛋白对Pichia pastoris基因工程菌表达脂肪酶的影响机制研究郅岩、孔宇徐岩、喻晓蔚214江南大学光学纯D-乳酸生物制造关键技术的研究沈艳、姜宏亮石贵阳、王正祥215江南大学解纤维热酸菌淀粉酶的性质研究何伟伟江波216江南大学膜技术生产粉末磷脂韩山山、闫媛媛王兴国、黄健花217江南大学生物可降解塑料的降解性能评价研究宋阳堵国成、刘龙218江南大学食源性致病菌的生物控制——群体效应增强乳酸菌抗菌作用研究赵安琪、秦天宇王小元、胡晓清219江南大学鱼蛋白益智产品新工艺的研究许铭珠、王霈虹夏文水220江南大学植物抗氧化剂降血脂作用的研究张才科、余慧乐国伟、施用晖221江南大学可折叠太阳能电动轮椅车吴燕张秋菊222江南大学女大学生创业现状与对策研究朱纯洁符惠明223江南大学声音传感器在医疗设备中的创新性应用研究于雯斐纪志成224江南大学从学生主体视角探索大学英语教学改革方式——以江南大学为例孟也芃、徐东慧董剑桥225江南大学美术对数学公式的艺术诠释刘裔博、曹玉梅王武、赵亦兵226江南大学水权交易问题下的河蚌水质净化BOT项目设计金兰李磊227江南大学主食文化的地域差异及其影响因素魏欣冯骉228江南大学电永磁阀门研究严慧敏王利光229江南大学动画在生活各领域的应用张晨、刘玲刘渊230江南大学基于数字图像技术的织物起毛起球性能评价雷惠高卫东231江南大学苏南地区大学生犯罪的成因及对策分析-------以无锡地区为例徐逍影、刘冠华蔡永民232江南大学弯线机工件加工动作的三维仿真毛丹丹吴锡生233江南大学无锡旧工业遗址文化产品开发设计与遗址的保护和改造吴丹顾正彪234江南大学荧光蛋白在白蛋白融合药物制备工艺优化中的应用谭晓青、戴文燕金坚235江南大学β－环糊精肉桂醛包合物抗菌性膜在纸杯蛋糕包装中的应用王庆玲、戚祯宇金征宇236江南大学高速铁路系杆拱桥各工况内力分布研究季波华渊237江南大学新型硅油生产固体催化剂研究沈守宇丁玉强238江南大学影视文化产业与城市发展——以无锡影视文化发展为中心李孟孟、韩蔚庄若江239中国矿业大学软煤大采高综采面煤壁片帮机理及控制研究侯建国、白云虎屠世浩240中国矿业大学典型锚杆支护巷道软弱夹层顶板力学模型及本构方程研究曹朋张农241中国矿业大学RC建筑在建设阶段的碳排放量测算及其工具开发刘首朋周建亮242中国矿业大学火灾后混凝土耐久性能的研究高宇剑、曹卜予贾福萍243中国矿业大学综采矸石充填覆岩变形规律的实验研究滕腾马占国244中国矿业大学起重吊装空间柔索并联机构分析及可视化设计吴嘉诚、刘瑜君訾斌245中国矿业大学矿用罐笼门红外伺服系统盛亮、贾毅丁保华246中国矿业大学基于ZigBee技术的无线定位跟踪系统谢林江、韩亮贾存良247中国矿业大学井下特殊环境下的超宽带无线通信系统研究陈梦喆王艳芬248中国矿业大学基于labview的变压器测控实验虚拟平台实现刘鑫、文振江马鸿文249中国矿业大学皖北矿区煤矿开采对区域水文地质参数的影响研究周芳成孙亚军250中国矿业大学提高粗颗粒分选效果的浮选柱分选特性研究李树磊谢广元251中国矿业大学矿井通风瓦斯催化燃烧及能源化利用周音、张啸怀刘建周252中国矿业大学利用蚯蚓实验厨余垃圾与剩余污泥混合处理的研究鄢锐、李和林李燕253中国矿业大学徐州九里矿区生态现状调查及安全评价寿韩琪董霁红254中国矿业大学基于层次的程序切片工具的设计与实现龚风光姜淑娟255中国矿业大学基于C、S模式的共享内存数据库的系统开发蒋琦、骆志勇王潜平。
基于GIS的城市公交线网数据模型研究
Ｇ Ｓ在 城市 公交线 网管理 、 Ｉ 规划 和公 众 出行信 息 服务 等方 面 已经得 到广 泛 的应用 。但 是 ， 国内 目前实 从
际的应 用情 况来看 ， 还存在 很 多问题 ， 比较突 出的 问题主要 集 中在 以下 几个 方 面 ： １ 公交线 路和 站点矢 量数 （） 据仅限于“ 背景 ” 示 ， 略 了空 问 拓 扑关 系 【 空 间对 象 彼 此相 互 孤 立 存 在 ；２ 空 间 数据 特 征 表 达不 够充 显 忽 １ ］ ， （）
交 站点 ： 公交线 路运 营车 辆上 、 客 的停 靠点 。公 交 站点作 为独 立 的物 理实 体 以坐标 点来 表达 ， 于 组成 是 下 位
公 交线 路 （ 两个方 向） 弧段 的右 侧 。公交 站 点具 有 “ 共站 ” 征 ， 特 即相 同空 间位 置 的公交 站点 有多 条公 交 线 路
分 。如 公交 站点 显示 在道路 中心线 上 、 用单 点 表达 线路 两个 方 向的站 点 、 复杂路 网 （ 地面 道路 、 架 道路 、 高 桥
梁 和隧道 等 ） 况下 ， 情 公交线 路走 向表 达不 确切 等【 （ ） 据冗余 。如共 站线 路站 点实体 的重 复表达 、 线线 习 ３数 ； 复
Ｖｏ ． Ｎｏ２ １ ２８ ．
Ｊ ｎ ２ １Leabharlann ｕ． ０１基于 Ｇ Ｓ的城 市公交线网数据模型研究 Ｉ
朱 红 旗
（ 上海 市 交 通 港 航 信 息 中心 ， 上海 ２ ０ ３ ） ０ ０ ０
摘
要 ： 行 业 数 据 特 征 表 达 充 分 性 、 护 便 捷 性 、 务 需 求 拓 展性 以 及 软 件 运算 和 数 据存 储 高效 率 等 几 个 方 面考 从 维 业
基于组合赋权-云模型的高速公路网交通韧性评价
第50 卷第 11 期2023年11 月Vol.50，No.11Nov. 2023湖南大学学报（自然科学版）Journal of Hunan University（Natural Sciences）基于组合赋权-云模型的高速公路网交通韧性评价李洁1，刘邱琪1，张欣宇1，韦媛媛2，张晶晶2†（1.湖南大学土木工程学院，湖南长沙 410082；2.广西交科集团有限公司，广西壮族自治区南宁 530007）摘要：为了制定提升高速公路网交通韧性的策略，提出一种基于组合赋权−云模型的路网韧性评价方法. 首先，选取结构熵、边介数、聚类系数、路网密度4个路网拓扑结构指标和行程时间指数、路网流量非均匀指数2个交通运行状态指标，从路网拓扑结构与功能两方面对路网韧性进行综合评价. 其次，对路网韧性等级进行划分，确定各评价指标在不同韧性等级的阈值，并基于逆向云发生器计算云参数特征值及确定度. 随后，采用层次分析法和熵值法对指标进行组合赋权，通过加权平均得到不同韧性等级的隶属度，根据隶属度最大原则判定高速公路网韧性等级. 最后，以某高速公路网为例进行实证研究，将所提出的组合赋权-云模型评价方法与综合模糊评价法进行对比. 研究表明，二者的评价结果相近，但组合赋权-云模型评价方法克服了综合模糊评价法中随机性的缺陷，能更客观地反映路网的真实运行状态.关键词：交通运输规划与管理；交通系统韧性；复杂网络；组合赋权；云模型；高速公路中图分类号：U491 文献标志码：AEvaluation of Traffic Resilience of Freeway Networks Based onCombined Weighting-Cloud ModelLI Jie1，LIU Qiuqi1，ZHANG Xinyu1，WEI Yuanyuan2，ZHANG Jingjing2†（1.College of Civil Engineering， Hunan University， Changsha 410082， China；2.Guangxi Transportation Science and Technology Group Co.， Ltd.， Nanning 530007， China）Abstract：In a pursuit to develop strategies to amplify the resilience of freeway networks， this paper introduces an evaluation method of road resilience based on the combined weighting-cloud model. First，four topological structure indicators were selected，namely structure entropy，edge betweenness，freeway network density，and clustering coefficient，as well as two traffic status indicators：the travel time index and the traffic heterogeneity index. The resilience of the freeway network was comprehensively evaluated based on the topological structure and traffic status indicators. Then， the resilience of the freeway network was graded， the boundary values of evaluation indicators at different resilience levels were determined，and the characteristic values and certainty of the cloud∗收稿日期：2023-02-13基金项目：国家自然科学基金资助项目（51878264）， National Natural Science Foundation of China（51878264）；湖南省科学技术厅重点研发项目（2022SK2096）， Department of Science and Technology of Hunan Province（2022SK2096）；河南省交通运输厅科技项目（2020G11），Department of Communications of Henan Province（2020G11）作者简介：李洁（1972―），女，湖南株洲人，湖南大学副教授，工学博士† 通信联系人，E-mail：****************文章编号：1674-2974（2023）11-0224-11DOI：10.16339/ki.hdxbzkb.2023141第 11 期李洁等：基于组合赋权-云模型的高速公路网交通韧性评价parameters were estimated based on the backward cloud generator. Afterward，the indicators were weighted by combining the analytic hierarchy process and the entropy method. The membership degrees of different resilience levels were determined by calculating the weighted average，and the resilience level of the freeway network was detected according to the maximum membership degree. Finally，a case study was made for a freeway network to compare the combined weighting-cloud model method proposed in this study with the comprehensive fuzzy method. It is indicated from the research that the evaluation results of the two methods are similar. In contrast， the combined weighting-cloud model method reflects the actual status of the freeway network more objectively because it is free from the defect of randomness， which is included in the latter method.Key words：transportation planning and management；traffic resilience；complex networks；combined weighting； cloud model； freeway韧性的概念最早由Holling［1］引入到生态系统的研究，随后在众多领域得到广泛关注和应用.2006年，Murray-Tuite［2］首次将韧性概念引入交通运输系统中，基于交通特性提出韧性定义及其量化方法. 此后，学者们从多方面研究与探讨交通系统的韧性特征与评价方法.交通韧性是系统综合能力的表现，可通过拓扑指标、交通特性指标表征. Ip等［3］基于复杂网络理论提出轨道系统可靠通道的韧性评价指标，根据该指标的加权平均值评估节点韧性，再以节点韧性加权总和量化路网韧性. Dunn等［4］选择最大连通图、平均最短路径等拓扑指标评估航空网络的系统韧性. 徐锦强等［5］选择拓扑指标和交通指标对城市道路路网韧性进行综合评价，发现结合交通特性指标的路网韧性评价能更客观地反映路网实际性能. Bocchini 等［6］将总出行时间和出行距离作为系统性能指标，以实现道路网络韧性最大化为目标进行路网修复策略研究. Pratelli等［7］以速度为道路交通性能指标，将韧性指数定义为随时间变化，实际速度面积和限速面积的比值. Omer等［8］考虑出行时长、环境影响和出行成本3个因素对网络出行总时间的影响，以出行时间作为系统性能指标分析路网层面交通网络韧性. 两类指标对交通韧性的表达各有侧重：拓扑指标是基于复杂网络理论，通过结构特性静态分析网络抵御、对抗冲击的能力；交通特性指标则表现了系统性能随时间的动态变化，可反映路网的功能韧性.为提升和优化交通系统韧性，学者们针对不同交通扰动事件展开研究. Hsieh等［9］对遭受自然灾害事件扰动的台湾高速公路网韧性进行评估. Begum 等［10］从气候变化的视角提出区域公路网韧性提升的建议和评估标准. Xiao等［11］探究地震灾害对交通基础设施破坏的程度. Chu等［12］就如何提升易受地震影响的公路桥梁系统韧性进行了探讨. Zhu等［13］针对飓风艾琳和桑迪的侵袭探讨纽约市交通基础设施系统的韧性. Kasmalkar等［14］量化洪水对城市交通系统造成的破坏程度，以此提升城市交通系统的韧性.Bruyelle等［15］在对城市轨道交通系统韧性的研究中考虑恐怖袭击事件的影响. Zhong等［16］评估了遭受交通事故影响的广州机场高速公路的交通系统韧性. 地震、飓风、恐怖袭击等是对交通系统造成巨大损失的极端事件，引起了较多学者的关注.部分学者尝试从系统的角度对交通的日常扰动事件进行分析. Tang等［17］从交通系统韧性的视角研究道路交通拥堵的治理策略. Almotahari等［18］对构建的150个不同拓扑网络进行不同拥堵水平的测试，以筛选出最能表征网络韧性的指标，并在发生交通拥堵的城市路网进行实例验证. Khaghani等［19］采用多维指标表征道路网络的韧性，利用加利福尼亚州洛杉矶主要高速公路数据分析路网在高峰时段对常发性交通拥堵的抵御能力. Testa等［20］构建美国纽约高速公路网拓扑模型，选择平均节点度、聚类系数、中介中心性等拓扑指标为评价指标，分析随机移除节点或连线后路网的韧性. Zhang等［21］利用北京和深圳GPS数据分析不同城市交通拥堵影响下道路网络韧性的特征和区别，为交通管理部门提供理论依据. Akbarzadeh等［22］以伊朗伊斯法罕市的道路网为例，探讨交通流、节点中心性、节点重要度之间的关联性，为城市路网规划和交通管理提供重要依据. 吕225湖南大学学报（自然科学版）2023 年彪等［23］提出以日变交通配流为基础的城市路网韧性评估模型，使用路网效率和路网可达性等拓扑指标描述城市路网在扰动事件下的系统韧性. 随着区域间出行需求不断增长，拥堵从城市道路逐渐蔓延到高速公路. 尤其在节假日，局部交通流量短期内激增对高速公路造成进一步冲击［24］，进而影响交通系统韧性. 由于高速公路具有一定的封闭性，交通流激增对路网造成的冲击在短时间内难以消散，如果高速公路网络系统韧性不足将导致系统性能迅速下降，影响社会经济的正常运转. 对此，增强高速公路网的交通韧性，可以预防或减缓交通拥堵的发生，实现提升高速公路服务水平和降低出行成本的目的.本文对节假日交通拥堵冲击下的高速公路网络交通韧性进行量化评估.首先，本文构建了高速公路网交通韧性评价指标体系，在选择指标时，考虑高速公路网结构特性的同时引入交通特性.其次，云模型广泛应用于各研究领域中的评价问题，可将不确定性问题进行定性和定量转换［25-26］. 本文提出一种组合赋权-云模型的高速公路网韧性评价方法，以主观权值和客观权值对评价指标进行组合赋权，通过逆向云发生器得到各指标在不同等级区间内的确定度，根据综合确定度最大原则得到高速公路网韧性评价结果.最后，本文以某市高速公路网为例进行实证分析，通过交通调查数据、网络拓扑数据以及统计年鉴等数据对其路网韧性进行评价.本文通过将提出的评价方法与综合模糊评价法进行比较，验证了所提出的评价方法的合理性和有效性.1 高速公路网韧性评价指标及分级随着交通韧性研究的深入，韧性的具体定义在不同研究中存在一定差异，但韧性的内涵主要包含两方面：一是系统适应、吸收和抵抗冲击的能力，反映了交通的静态韧性；二是系统受到冲击后恢复到正常服务水平的能力，可反映交通的动态韧性. 本文将高速公路网交通韧性定义为：高速公路网抵御交通流量的冲击，随着时间流逝能够恢复到正常运行水平的能力.高速公路交通系统韧性评价指标的选取应当全面、客观，遵循独立性、不相关性以及可评价性等原则. 当高速公路受到扰动时，韧性将受到两方面的影响：一方面，路网自身的结构特征能够适应并吸收部分交通流量，对系统韧性产生一定的影响；另一方面，交通特性反映了路网上的交通流数量和时空分布，是短时间内路网韧性变化的重要因素. 因此，高速公路网韧性的评价在采用路网拓扑结构相关指标的同时，还需考虑交通特性相关指标.本文从路网结构韧性和功能韧性两方面出发，选取路网密度、行程时间指数等因素建立评价指标体系，并参考以往研究成果确定各指标的韧性等级.高速公路网韧性评价流程如图1所示.1.1 路网结构韧性指标路网结构特性对交通韧性存在影响，且在短期内不随交通状态的改变发生变化. 基于复杂网络理论，本文选取结构熵、边介数、聚类系数、路网密度4项指标，对路网的拓扑结构特征进行分析.1.1.1 结构熵熵的物理意义为体系混乱程度的度量，结构熵可量化网络结构的稳定程度从而反映体系所具备的抵抗能力. 在交通系统中，路网结构熵越小，表明路网结构稳定性越差，所对应的结构韧性越差，表现为面临交通流量冲击时，路网难以抵抗和吸收，进而导致局部路段发生拥堵的概率增加. 本文对高速公路交通系统节点分布特性进行研究，在节点拓扑指标的基础上计算路网的结构熵［27］，结构熵E的计算式如下：E=-∑i=1N I i ln I i（1）式中：I i为第i个节点的重要度.Ii=ki∑i=1N k i（2）式中：k i为第i个节点的度值；N为网络中节点的数量.图1 高速公路网韧性评价流程Fig.1 Freeway network resilience evaluation procedure226第 11 期李洁等：基于组合赋权-云模型的高速公路网交通韧性评价1.1.2 边介数中介度反映了网络单元在网络中的枢纽性，分为节点介数和边介数［28］. 边介数可反映单一路段在路网中的过渡性和衔接性，其值越大表示经过该路段的最短路径数越多.随着来自不同出行路径的流量不断增加，路段承受冲击的能力减弱，甚至发生局部交通拥堵，影响路网的综合运行效率，降低路网的韧性. 边介数的计算公式表示为路网中所有节点对的最短路径中，经过该边路径的数目占最短路径总数的比例，具体如式（3）所示.B cd =2(N-1)(N-2)∑b icdj b ij（3）式中：b ij表示节点n i到节点n j的所有最短路径数量；bicdj为节点n i到节点n j的所有最短路径中经过边l cd的数量；2/（N-1）（N-2）为标准化公式. 路网边介数即为路网中所有边介数的算数平均数.1.1.3 聚类系数聚类系数主要反映的是网络内部相邻节点之间联系程度的高低. 所有节点的聚类系数平均值即为网络聚类系数C，可描述路网的聚集程度［29］. C越趋近1，意味着路网中节点聚集性越好，节点之间通达性越强，路网的韧性越强. 当局部路段的交通流量过多时，聚集性较好的路网能够利用邻近节点的替代性资源分散交通流，避免发生拥堵或拥堵能够在短时间内疏散，路段恢复到正常的服务水平. 节点和网络的聚类系数为：C i =Miki(k i-1)（4）C=1N∑i=1N C i（5）式中：k i为第i个节点的度值，这些节点间存在的最大连线数为k i（k i-1）；M i为实际存在的连线数.1.1.4 路网密度路网要求具有合适的规模，能够承受交通流的冲击，为出行者提供一定的出行服务水平. 路网密度是进行交通评价常用的指标，密度越高的路网在面对流量冲击时可用于交通分流的路段越多，表现出更强的抵抗力和吸收力，路网具有较强的韧性. 考虑到计算的简便性，高速公路路网密度可以用区域内高速公路里程数与区域面积的比值来表示，其计算式为：v=d S（6）式中：d为研究区域高速公路网总里程；S为行政区划总面积.1.2 路网功能韧性指标高速公路交通流具有一定时空演变规律，交通状态的不同变化模式对路网韧性造成的冲击程度不同. 在畅通状态下，交通流的缓慢增长对路网冲击较小，且在韧性可承受的范围内；随着交通流增加，流量的时空不均匀分布对路网的冲击进一步加剧，局部路段的拥堵会严重影响整个路网的韧性. 考虑交通特性对路网功能韧性的影响，本文选择行程时间指数和路网流量非均匀指数作为路网功能韧性指标.1.2.1 行程时间指数行程时间指数（Travel Time Index， TTI）为得克萨斯州交通研究所使用的路网运行状态评价指标［30-31］，定义为出行实际行驶时间与自由流状态下行驶时间的比值，计算式如下：TTI ij=t ij t freeij（7）式中：t ij为出行实际行驶时间；t free ij为自由流状态下行驶时间.TTI是一个被广泛采用的交通运行状态评价指标，如高德地图［32］和百度地图中所使用的拥堵延时指数即为行程时间指数. 由式（7）可知，TTI值越大表示出行时间越长，路段越拥堵. 当交通流持续进入路网时，路网的吸收力逐渐减小，抵抗力降低，交通系统韧性变弱.1.2.2 路网流量非均匀指数路网流量非均匀指数F NE表示路网所有节点流量的非均衡度，而节点i在t时刻的流量均衡度F i（t）可通过与节点i相连接所有路段流量和路网中节点标准流量F N i(t)的方差表征［33］. F NE体现了路网中流量的分布情况. 当交通流量过度集中于局部路段时，即使某些路段仍然畅通，但路网的整体韧性较差.F NE（t）计算流程为：F Ni(t)=Qi(t)k i（8）式中：Q i（t）为t时刻流入与流出节点i的交通流量总和；k i为节点i的度值，节点标准流量F N i(t)为节点i 的度平均交通量.Fi(t)=1ki∑j=1[]Q ji(t)-F N i(t)2（9）式中：Q j i(t)为t时刻节点i和节点j相连路段上下行的交通总量，而节点i在t时刻的流量均衡度F i（t）为各路段流量Q j i(t)与标准流量F N i(t)离差平方和的平227湖南大学学报（自然科学版）2023 年均值.F NE (t )=1N ∑éëêêùûúúF i (t )-1N F i (t )2（10）式中：F NE （t ）为t 时刻的路网流量非均匀指数.1.3 路网韧性等级划分为更加科学地评价路网韧性，本文参考相关研究成果并结合专家意见，将路网韧性划分为4个等级，即V =｛v 1， v 2， v 3， v 4｝=｛强韧性，较强韧性，中韧性，弱韧性｝. 各指标不同等级范围根据以往研究成果以及统计年鉴确定，具体数值如表1所示.由于各指标没有统一的纲量，本文采用相对分析法确定指标范围. 针对路网密度这一指标，本文利用我国各主要城市的《统计年鉴》中高速公路总里程和行政区域面积2个数据指标，计算高速公路路网密度，并以此为参考确定路网密度指标等级的边界值. 结构熵、边介数、聚类系数、路网流量非均匀指数4个指标可参考现有研究成果设定等级边界值［27，33-35］. 行程时间指数指标的等级边界值则参考高德地图拥堵延时指数范围确定［32］.2 组合赋权-云模型评价模型2.1 云模型理论云模型由李德毅等［36］提出，适用于处理定性概念与定量数量之间不确定性转换. 在本研究中，高速公路网交通韧性的分级为定性概念，评价指标的取值为定量数据.2.1.1 云模型的概念设U 为一个用精确数值表示的定量论域，D 为位于U 上的定性概念，若存在x ∈U 且x 为定性概念D 的一次随机实现，x 对D 的确定度μ(x )∈ ［0，1］为具有稳定倾向的随机数［35］：μ(x )：U → ［0，1］，∀x ∈U ，x →μ(x )则x 在论域U 上的分布为隶属云，即云模型，x 为一个云滴.期望值E x 、熵值E n 、超熵值H e 是云模型的3个主要指标：期望值E x 是云滴4个韧性评价等级对应的云分布中心值，反映韧性评价指标的划分等级；熵值E n 表示各评价等级的值域范围，可反映评价过程中数据采集的随机性；超熵值H e 是熵的不确定性度量，表示某一评价等级的隶属度随机性大小，揭示韧性评价过程中指标取值随机性与等级模糊性之间的关联程度. Z =r ij （E x ij ， E n ij ， H e ij ）可整体表征云模型的定性概念D ，即本研究中6项指标的韧性等级.2.1.2 云发生器云发生器是云模型中定性概念与定量数据之间相互转换的特定算法，主要分为正向云发生器和逆向云发生器［37］. 正向云发生器表示由定性概念到定量数据的转换过程，逆向云发生器表示由定量数据到定性概念的转换过程. 本文主要通过逆向云发生器，基于样本云滴数据计算云模型的3个数字特征，实现韧性评价指标取值到韧性分级的转换［38］，如图2所示.2.1.3 云模型特征值计算通过逆向云发生器获取云模型特征值的算法有多种［39］，本文参考以往应用在交通研究中的方法［35］计算云模型的3个特征值. 当云滴所在的论域空间存在一个评价范围［C min ， C max ］时，云模型的期望值E x 计算式如下：E x =C max +C min2（11）式中：C max 、C min 分别对应等级区间的上限、下限边界值，即阈值. 对于单边界的情况，如［-∞， C max ］或［C min ， +∞］， 则依据评价指标具体实测值的上限或下限确定缺省边界.熵值E n 的计算式为：E n =C max-C min2.355（12）表1 韧性评价指标分级标准Tab.1 Grading standard of resilience evaluation indicators一级指标结构韧性功能韧性二级指标结构熵边介数聚类系数路网密度TTI F NE强韧性［0.9，1）（0，0.1］［0.8，1）［900，1 800）［1，1.5）［0，2）较强韧性［0.4，0.9）（0.1，0.4］［0.4，0.8）［500，900）［1.5，2）［2，4）中韧性［0.2，0.4）（0.4，0.8］［0.1，0.4）［200，500）［2，4）［4，8）弱韧性［0，0.2）（0.8，1］［0，0.1）［0，200）≥4［8，∞）图2 逆向云发生器示意图Fig.2 The schematic diagram of backward cloud generator228第 11 期李洁等：基于组合赋权-云模型的高速公路网交通韧性评价超熵值H e将指标值x的随机性约束弱化为某种“泛正态分布”，是熵值E n的不确定性度量，所以可根据E n的大小为H e取一个合适的常数，一般0.01≤H e≤0.1［35］.2.2 组合赋权高速公路网韧性评价指标体系包含了结构和功能两个方面的多项指标，各指标对韧性的影响不尽相同，需要进行合理赋权. 权重的计算方法主要分为两大类：主观赋权法和客观赋权法. 主观赋权法包括层次分析法、模糊综合评价法、专家意见法等. 层次分析法是常用的主观赋权方法，通过业内专家将定性问题进行量化分析，使各指标权重结果更符合实际情况. 由于业内专家的经验和个人偏好等主观因素影响，赋值过程中可能存在一定偏差，影响计算结果的客观性. 熵值法是客观赋权法之一，根据数据的差异性确定各指标的重要程度，权重的确定比较客观，不受主观因素的影响. 熵值法确定权重是基于各指标数据的差异，而忽略了不同指标之间的影响，导致最终结果可能与实际情况相违背.为弥补单一赋权方法的不足，本文将层次分析法和熵值法相结合，利用式（13）计算韧性指标的综合权值. 组合赋权将高速公路网韧性评价指标主客观权重的差异程度和重要程度相匹配，计算组合权重值，确保权重值贴合实际情况的同时减少人为因素的影响，提高评价结果的合理性和客观性.ωi =δi×εi∑i=16(δi×εi)（13）式中：ωi为韧性指标i的组合权重值，i=1， 2，…， 6；δi 为指标i主观权重值；εi为指标i客观权重值.2.3 评价模型本文首先采用组合赋权法确定高速公路网6个韧性评价指标的权重，然后根据云模型理论建立高速公路网交通韧性的综合评价模型. 具体步骤如下：1）根据上文选定的指标，建立交通系统韧性评价对象的指标集U=｛u1， u2， u3，…，u6｝，评价集V=｛v1， v2， v3，v4｝及评价指标的组合权重集W=｛w1， w2，w3，…，w6｝.2）运用逆向云发生器，基于评价集V生成相应的云参数矩阵：Z=r ij（E x ij， E n ij， H e ij）.3）利用云参数计算云模型的确定度μij：μij=expéëêêùûúú-(x i-E x ij)22E2n ij（14）4）将w i和μij加权平均计算高速公路网隶属各等级的综合确定度，根据综合确定度最大原则判定该路网的韧性等级：μj=∑iωiμij（15）3 实例分析3.1 高速公路基础数据本文选取某市高速公路网作为评价对象进行实例研究，根据交通调查数据、路网拓扑数据、统计年鉴数据等，对高速公路网交通韧性指标进行计算. 首先，本文选取2020年5月1日至2020年5月4日共4 d交通调查数据，在对数据进行校核和清洗后，计算进出各收费站的交通量. 其次，基于复杂网络理论，路网拓扑模型的构建方法可分为Space L、Space P、Space R［40-41］. 为更好地反映路网真实情况，最大限度地保留路网结构完整性，本文采用Space L方法构建某市高速公路拓扑路网模型：以收费站为节点N=｛n1， n2， n3，…，n n｝，以收费站点之间连接的路段为连线E=｛e12， e13， e14，…，e ij｝，以各收费站点之间的交通量作为拓扑模型的权重W=｛w12， w13， w14，…，w ij｝. 实际路网中，同一高速路段的同一收费站可能存在多个出入口，为简化模型，本文将同一收费站多个出入口视为同一节点. 基于OpenStreetMap提供的某市高速公路网络矢量数据及2020年该市公路交通示意图，利用ArcGIS、UCINET等软件建立高速公路网络拓扑模型，经过处理获得59个收费站点和368条路段，如图3所示.基于上述交通调查数据和路网拓扑数据，计算该市高速公路网从5月1日至5月4日每天的韧性评价指标和4 d的平均值，结果如表2所示.3.2 路网韧性评价组合赋权方法可弥补单一赋权方法的不足，使赋值结果更合理、准确. 本文基于3.1节处理后的数据，分别采用层次分析法和熵值法计算各评价指标的主观和客观权重值，并按式（13）确定相应的组合权值，如表3所示.表3显示，聚类系数的组合权重值最大，为0.268 5，说明该指标对路网韧性具有重要影响，路网229湖南大学学报（自然科学版）2023 年内部相邻节点之间连接程度的提升是增强路网韧性的关键. 在功能韧性指标中，路网流量非均匀指数的组合权重值较大，为0.204 5，表明交通流量在路网中是否均匀分布对路网韧性有重要影响. 这一结果证明管理者可通过一定的管控措施（如限行、引流等）来缓解扰动对交通系统韧性的冲击.基于表2路网韧性评价指标的实际值及 式（11）、式（12），利用逆向云发生器算法计算6项评价指标隶属各韧性等级云模型的特征值，计算结果如表4所示.本文根据表4云模型的特征值，通过MATLAB 软件运用云正向发生器算法绘制各韧性评价指标的标准云图，如图4所示.由图4（c ）可知，当确定度为0.6时，强韧性等级集中分布在［0.82，0.99］，较强韧性等级集中分布在［0.37，0.75］，中韧性等级集中分布在［0.10，0.38］，弱韧性等级集中分布在［0.02，0.09］.基于表2的韧性评价指标实际值和表4的指标云模型特征值，利用式（14）计算不同评价指标隶属各级别的确定度，结果见表5.基于表3和表5的结果，利用式（15）计算5月1日至5月4日每天及这4 d 平均的高速公路网韧性隶属各韧性等级的综合确定度，最终评价结果见表6.由表6可知，高速公路网在5月1日至5月4日这4 d 平均的韧性等级为中韧性，说明假期出行需求大，交通流冲击对路网韧性产生较大影响. 单日路网韧性评价结果表明，假期大部分时间路网韧性都处于中韧性状态. 由于假期免收高速公路费的影响，所以交通系统受到冲击较大，路网交通分布最不均匀，路网韧性评价结果均为中韧性；而在处于假期中段表2 某市高速公路网韧性评价指标Tab.2 Resilience evaluation indicators of thefreeway network指标结构熵边介数聚类系数路网密度TTI F NE5月1日0.929 10.206 30.378 0485.520 01.422 46.148 15月2日1.574 26.737 65月3日1.443 77.969 05月4日1.524 05.906 14日平均1.462 16.690 2表3 评价指标组合权重值Tab.3 Combination weight values of evaluation indicators评价指标结构熵边介数聚类系数路网密度TTIF NE主观权重值0.109 10.165 10.202 20.166 60.155 60.201 4客观权重值0.108 50.165 20.229 50.181 50.139 80.175 5组合权重值0.068 30.157 80.268 50.175 00.125 90.204 5（a ）实际高速公路网（b ）路网拓扑结构图3 某市高速公路网及其对应拓扑结构Fig.3 The freeway network and its correspondingtopological structure表4 韧性评价指标云模型特征值Tab.4 Cloud model characteristics values of resilience evaluation indicators评价指标结构熵边介数聚类系数路网密度TTI F NE强韧性（0.95，0.04，0.01）（0.05，0.04，0.01）（0.90，0.08，0.01）（1450，467.09，0.1）（1.25，0.21，0.02）（1.00，0.85，0.01）较强韧性（0.65，0.21，0.03）（0.25，0.13，0.02）（0.60，0.17，0.03）（700，169.85，0.08）（1.75，0.21，0.02）（3.00，0.85，0.02）中韧性（0.30，0.08，0.02）（0.60，0.17，0.02）（0.25，0.13，0.02）（350，127.39，0.06）（3.00，0.85，0.04）（6.00，1.70，0.02）弱韧性（0.10，0.08，0.02）（0.90，0.08，0.01）（0.05，0.04，0.01）（100，84.93，0.05）（4.27，0.23，0.02）（11.87，3.29，0.02）230。
中观交通仿真模型 dynaCHINA及其案例应用
１ ． ２ Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型的模块构成 ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型主要由需求模块和供给模块两大模块构成。 如图 １ ， Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的输入包括路网元素的拓补连接关系和几 何特征， 典型路段（ 城市快速路、 主干道、 次干道、 支路等） 的交通流 模型参数（ 速度 －密度模型参数、 道路饱和流量、 道路容量等） ， 出 行者对交通诱导信息响应行为模型的参数， 信号控制器的配时参 数， 部分路段上随时间变化的流量或者平均速度， 也可融入历史的 动态 Ｏ Ｄ流量等。 基于上述输入数据， Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的“ 需求仿真器” 采用一套动 态Ｏ Ｄ矩阵估计方法（ 卡尔曼滤波器、 广义最小二乘优化算法等） ， 获得当前时间段的动态 Ｏ Ｄ流量， 将其加载到一个“ 供给仿真器” 上， 快速仿真交通流在路网中的动态传播过程， 从而可以获得覆盖 整个路网的交通状况估计。如果估计的路况与路网中检测器实际 采集到的交通流数据间存在较大偏差， 则通过反复迭代修正动态 Ｏ Ｄ流量和模型参数， 最终使仿真输出与现场检测数据较为一致， 此时迭代过程结束。这个阶段称为“ 状态估计” ， 同时该阶段也利
第２ ３卷 第 ３期 ２ ０ １ ０年 ６月 文章编号： １ ０ ０ ２ ４ ０ ２ ６ （ ２ ０ １ ０ ） ０ ３ ０ ０ ６ ２ ０ ５
山 东 科 学 Ｓ Ｈ Ａ Ｎ Ｄ Ｏ Ｎ ＧＳ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ
Ｖ ｏ ｌ ． ２ ３ Ｎ ｏ ． ３ Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ０
１ ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型基本原理及模块构成
１ ． １ Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型的基本原理 Ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ（ “ 动态中国” ）是山东科学院自动化研究所林勇博士自主研发的动态网络交通流分析与实 时路况预测系统。ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ测试版本已于 ２ ０ ０ ８年 ８月发布。目前已完成实验室测试， 正在部分城市路网 和高速公路上进行现场测试。该系统最大的特点是采用了多精度中观交通模型及算法， 即混合交通模型、 混 合仿真方法、 混合优化技术， 最终输出综合交通信息。ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ的核心理论是动态交通需求分析技术、 动 态交通分配技术和离散选择模型， 其基本原理是： ｄ ｙ ｎ ａ Ｃ Ｈ Ｉ Ｎ Ａ模型中微观层次的参数根据模型中宏观层次 的交通参数而确定，即车辆的移动速度由该节段上的车流密度决定， 并且模型能够从车道级别上模拟队列 在节段和节点处的形成、 消散和传播特征。此外，该模型另外一个重要特点是基于动态 Ｏ Ｄ流量（ 矩阵） 和 交通分配技术来估计和预测路况， 动态 Ｏ Ｄ需求相比实际的路况， 受干扰而严重波动的程度要小得多。这一
6第6章-道路交通仿真模型与方法北京交通大学丁勇(交通仿真技术PPT)
Single Road (SR) Regional (R) Corridor (CO) Project Board (PB) Intersection (I) City (CI) State Wide (SW)
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应用规模
大部分软件可在PC机或 系统上运行。 大部分软件可在 机或UNIX系统上运行 。 有个别在 机或 系统上运行 VAX 和RE6000机以及 机以及SUN机上运行。 机上运行。 机以及 机上运行 微观仿真模型应用规模取决于计算机性能。 微观仿真模型应用规模ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ决于计算机性能。 小规模： 个节点， 辆车； 小规模：20km, 50个节点， 1000辆车； 个节点 辆车 大规模：200以上节点， 数千辆车； 以上节点， 大规模： 以上节点 数千辆车； MICROSIM 、 PLANSIM-T 与 PARAMICS 可 以 模 拟 3000个节点、100万辆车 需用到并行计算机 。 个节点、 万辆车 需用到并行计算机)。 万辆车(需用到并行计算机 个节点 计算速度取决于路网大小和计算机性能。 计算速度取决于路网大小和计算机性能 。一般来说仿 真软件的运行速度为实际时间的1～ 倍 真软件的运行速度为实际时间的 ～5倍。更快一些可 达到15~20倍，但也有慢于实际时间的。 达到 倍 但也有慢于实际时间的。
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微观交通仿真系统的功能要求（ ） 微观交通仿真系统的功能要求（1）
建立和处理不同形式的路网， 建立和处理不同形式的路网，清晰地表现路网 的几何形状，包括交通设施； 的几何形状，包括交通设施； 产生进入路网的不同种类的车辆以及车长、 产生进入路网的不同种类的车辆以及车长、初 速度等，获得交通流各种统计数据； 速度等，获得交通流各种统计数据； 处理车辆在路网上的运行情况， 处理车辆在路网上的运行情况，准确反映出车 辆间的相互作用； 辆间的相互作用； 处理网络内部对车流产生影响的发生点和吸纳 点； 跟踪路网内行使的任一辆车， 跟踪路网内行使的任一辆车，真实地模拟交通 控制策略。 控制策略。
海上交通网络模型微—宏观模拟
海上交通网络模型微—宏观模拟
赵艺声;方祥麟
【期刊名称】《大连海运学院学报》
【年(卷),期】1989(015)003
【摘要】应用排队论及网络技术建立了海上交通计算机模型,该模型的输入为港口的交通设计方案,输出为该港口的交通参数。
在模拟过程中,详细记录船舶在港口及其附近水域内的各种活动,统计出与航行安全、时间、效率等有关的交通参数。
从而可以直接在交通模型上研究、验证交通管制方案的的可行性,修改交通方案的管制参数,以便选定最佳方案。
【总页数】5页(P20-24)
【作者】赵艺声;方祥麟
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】U691.1
【相关文献】
1.ARPA模拟海上交通环境的事故分析系统研究 [J], 李满启
2.基于电子海图技术的海上交通动态模拟 [J], 方祥麟;赵艺声
3.海上交通模拟在大连港水域的VTS方案可行性论证中的应用 [J], 金一丞;赵艺声
4.海上交通微观模拟中容量压缩的航道任意坐标变换方法 [J], 贾传荧
5.资产证券化的宏观审慎监管——基于网络模型的模拟研究 [J], 晏富贵;倪志凌
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高速公路交通流建模与预测研究
高速公路交通流建模与预测研究一、介绍高速公路是现代化交通网络中的重要组成部分，为人们提供了便捷、快捷的交通方式，成为人们出行的首选。
但是，高速公路的交通流问题一直是交通运输领域的一个重要研究方向。
随着人口的增加、城市化进程的加速，高速公路车流量越来越大，车辆密度越来越大，交通流的稳定性和安全性问题亟待解决。
二、高速公路交通流建模方法（一）微观模型1.基于车辆驾驶行为的微观模型该模型考虑车辆驾驶行为对高速公路交通流的影响，包括车速、跟车距离、车道选择等。
根据车辆的加速度、速度、位置等信息进行建模，具体模型包括OPTIMA、INTEGRATION和VISSIM 等。
2.基于胶球模型的微观模型该模型是最基础的高速公路交通流模型之一，将车辆看作是具有质量、大小和形状的胶球，根据不同车辆之间的碰撞规律建立微观模型。
具体模型包括GAS1、GAS2等。
（二）宏观模型1.基于连续介质理论的宏观模型该模型将交通流看成是一个连续介质，利用质量守恒、动量守恒和能量守恒方程，建立流体力学模型，包括LWR和Greenshields模型等。
2.基于波动理论的宏观模型该模型将交通流看作是一个波动，将车辆之间的间距作为波浪传播的距离，建立波动模型，包括KKW模型、Daganzo模型等。
三、高速公路交通流预测方法（一）统计学方法1.时间序列分析该方法使用历史数据分析交通流随时间变化的趋势，采用自回归模型逐步预测，如ARIMA。
2.回归分析该方法根据交通流的主要驱动因素，如天气、节假日、道路状况等，建立回归模型，以预测交通流量。
（二）机器学习方法1.神经网络该方法适用于非线性问题，根据历史数据建立神经网络模型，可以进行较为准确的预测。
2.支持向量机该方法使用核函数映射将多维数据映射到高维空间，建立支持向量机模型进行交通流预测。
四、结论高速公路交通流建模和预测是交通运输领域的重要研究方向，对于解决高速公路交通流的稳定性和安全性问题具有重要意义。
城市交通流的复杂网络建模与分析
城市交通流的复杂网络建模与分析城市交通是现代社会中一个不可避免的现象，而城市交通流的复杂性成为了一个令人头痛的问题。
为了更好地解决城市交通的问题，一种建模和分析城市交通流的方法十分关键。
复杂网络理论是一种新兴的研究方法，可以用来对城市交通流进行建模与分析。
复杂网络建模的理论基础在于图论，即将城市交通系统看作一个网络，由各个节点（交通节点）和连接它们的边（道路）组成。
通过将城市中的各个路口、十字路口、交叉口等交通节点抽象为网络中的节点，将道路及其相互关系抽象为网络中的边，就可以得到一个相对简化的交通网络模型。
在这个建模过程中，我们可以使用各种图论的算法和方法对城市交通网络进行分析。
例如，我们可以使用最短路径算法来分析两个节点之间最短的路径，这对于城市中的交通导航系统尤为重要。
此外，我们还可以使用网络流算法来模拟车流在道路中的传输和分布情况，以及预测交通拥堵的可能性。
通过对交通网络的建模和分析，我们还可以发现一些隐藏在底层的城市交通规律。
例如，研究人员发现城市交通网络呈现出自相似性的特征，即小的交通节点聚集成大的交通节点，这与自然界中的某些网络存在着相似性。
这一发现有助于我们更好地理解城市交通系统的组织方式，并为改善城市交通流提供了一些启示。
除了结构的复杂性外，城市交通流还具有一定的动态性。
交通流的高低峰期、各种不同交通工具的流动、交通路线的变化等都会对城市交通流产生影响。
因此，除了静态的网络建模外，我们还需要考虑交通流的动态性。
对于交通流的动态性建模，可以借鉴物理学中的“非平衡态动力学模型”。
这一模型可以考虑到城市交通流变化的动态特性，通过引入物理学中的力和能量概念，可以对城市交通系统进行更精确的模拟和分析。
例如，我们可以通过引入交通信号、车辆密度和速度等参数，来模拟和预测城市交通中的流畅度和拥堵程度。
总结起来，城市交通流的复杂网络建模与分析是一个较为复杂且具有挑战性的问题。
通过使用复杂网络理论和物理学中的动态模型，我们可以更好地理解城市交通系统的结构和运行规律，为改善城市交通流提供一定的参考。
道路桥梁设计中的关键问题分析
道路桥梁设计中的关键问题分析摘要：本文旨在分析道路桥梁设计中的关键问题。
首先，回顾了道路桥梁设计的重要性及其对交通安全和工程质量的影响。
然后，探讨了道路桥梁设计中存在的几个关键问题，包括结构设计、地质勘察、荷载分析和耐久性设计等方面。
接着，分析了这些关键问题可能带来的影响和风险。
最后，提出了一些建议和对策，以应对和解决道路桥梁设计中的关键问题。
关键词：道路桥梁设计；关键问题；结构设计道路桥梁作为交通基础设施的重要组成部分，其设计质量直接关系到公众的行车安全和交通效率。
然而，在实际的设计过程中，我们经常会面临一些关键问题，这些问题可能给道路桥梁的结构安全性、使用寿命以及工程质量带来不利影响。
因此，深入分析和解决这些关键问题对于保障道路桥梁设计质量具有重要意义。
一、路桥梁设计的重要性路桥梁设计是城市交通建设中至关重要的一环。
它不仅仅是简单的连接两个地点的工程，更是直接关系到交通安全和工程质量的关键因素。
在现代社会中，随着交通运输的不断发展和城市化进程的加快，路桥梁的设计变得愈发重要。
本文将探讨路桥梁设计的重要性，并分析其对交通安全和工程质量的影响。
（一）交通安全路桥梁设计对于交通安全至关重要。
一座合理设计的桥梁可以确保车辆和行人的安全通行。
例如，在设计桥梁时，工程师需要考虑桥梁的承载能力、结构稳定性、抗震性能等因素，以确保桥梁在车辆通行过程中不会发生塌方或倒塌等事故。
此外，路桥梁的设计还需要考虑到桥梁的跨度、坡度、曲线半径等因素，以确保车辆在桥上行驶时能够保持良好的稳定性和操控性，减少交通事故的发生。
（二）工程质量路桥梁设计对于工程质量也有着重要的影响。
一座优质的桥梁不仅能够提供良好的交通服务，还能够延长使用寿命，减少维护成本。
在设计过程中，工程师需要考虑到桥梁的材料选择、施工工艺、质量控制等方面，以确保桥梁的耐久性和稳定性。
同时，合理设计的桥梁还能够提高交通效率，减少拥堵和排放，对于城市交通的发展具有重要意义。
交通运输网络理论关键问题研究(朱高峰)资料文档
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交通运输网络理论关键问题研究
2019/11/5
一、过程
2007年底分课题大体完成 然后着重进行总报告起草工作 项目除院拨经费外，还得到铁道部、国家邮政
局、民航总局的支持
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交通运输网络理论关键问题研究
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二、成绩
截至2006年底： 铁路营业里程7.7万公里 公路里程345万公里
性质：
——物理层表现为一定的自然垄断性和社会公共性，可 以由政府指定企业来运行。 ——业务层则应引入竞争，充分发挥市场机制作用，以 提高效率，提供价廉物美的运输产品。
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交通运输网络理论关键问题研究
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六、网络层次和功能
3、网络能力：最大限度提供运输产品的可能。
不同层的能力 物理层——基础能力 业务层——提供运输产品 管理层——协调、应急处置
定期航班机场146个
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交通运输网络理论关键问题研究
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二、成绩
水运港口泊位1万多个 油气管道4.4万公里
当年总客运量202亿人次，总周转量为19198 亿人公里
当年总货运量198亿吨，总周转量为46348亿 吨公里
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交通运输网络理论关键问题研究
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三、问题
交通运输仍然不能适应社会经济发展的需要： 在总量及时空分布上与需求不适应； 网络内部各个环节的衔接和不同网络之间的衔接
衡量指标——通行能力（运量）、运输能力（周转量） 实际应用——理论能力、设计能力、实际能力、服务能力
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交通运输网络理论关键问题研究
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七、物理网
1、物理网络由线和点组成。线表现为线路和 通道，点表现为线路交汇点、站点（出入口） 和枢纽。
高速公路交通预测模型及其算法研究
高速公路交通预测模型及其算法研究随着城市化进程加快，交通堵塞成为了人们日常生活中不可忽视的问题。
高速公路作为城市交通的重要组成部分，其交通流量的预测和调控对于提高交通效率、减少拥堵具有重要意义。
因此，高速公路交通预测模型及其算法的研究成为了交通管理领域的热门研究课题。
一、引言高速公路作为现代城市化进程中的交通骨架网络，具有交通流量大、速度快、容量大等特点。
然而，由于各种因素的影响，高速公路上的交通流量变化不可预测，导致交通拥堵等问题的产生。
因此，准确预测高速公路的交通流量，并基于预测结果进行交通调控和路况提示，成为了降低交通拥堵、优化交通系统的重要手段。
二、高速公路交通流量预测模型常用方法1. 时间序列模型时间序列模型是一种将过去一段时间的数据作为输入，通过模式的学习和重现，预测未来的数据的方法。
在高速公路交通流量预测中，时间序列模型常用的方法包括ARIMA、SARIMA、GARCH等。
这些模型能够捕捉到交通流量的周期性和趋势性，对于短期交通流量的预测效果较好。
2. 多元回归模型多元回归模型是一种通过建立各种影响交通流量的因素之间的线性关系，对交通流量进行预测的方法。
在高速公路交通流量预测中，常用的多元回归模型包括线性回归模型、逻辑回归模型、支持向量机回归模型等。
这些模型能够考虑到交通流量的多个因素，如天气、道路状况等，对于长期交通流量的预测效果较好。
3. 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种模拟人脑神经元相互连接的数学模型，通过学习训练数据集的特征和模式，实现对未知数据的预测和分类。
在高速公路交通流量预测中，常用的人工神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
这些模型可以根据交通流量的复杂非线性关系进行预测，对于复杂交通流量的预测效果较好。
三、高速公路交通流量预测模型算法研究1. 数据预处理在建立交通流量预测模型之前，需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据归一化、数据平滑等步骤。
基于交通规则的路网模型建立及最优路径分析研究
基于交通规则的路网模型建立及最优路径分析研究杨英伟;饶鸣;殷忠银【摘要】研究了国内交通规则,建立起了适于最优路径分析的路网数据模型,利用Dijkstra算法实现了两点之间最优路径分析和多点之间最优路径分析,并阐述了最优路径分析在实际中的应用及其重要性.【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2010(000)004【总页数】4页(P58-61)【关键词】最优路径;Dijkstra;路网数据模型【作者】杨英伟;饶鸣;殷忠银【作者单位】重庆数字城市科技有限公司,重庆,400020;重庆数字城市科技有限公司,重庆,400020;重庆数字城市科技有限公司,重庆,400020【正文语种】中文【中图分类】P208随着社会日益发展，科技不断进步，城市现代化进程也在加速发展，“衣、食、住、行”中最后这一要素“行”也越受重视与关注。
如何降低油耗，减少时间成本成为驾驶员最为关注的问题。
最优路径分析是研究如何在起点到终点间找到一条最优路径的方法，“最优”既可以指距离最短，也可以指成本最低。
国内外学者对此问题做了大量研究，其中以Dijkstra算法最为经典。
然而最优路径分析不但需要高效的算法，同时还需要准确、高效的路网模型做支撑，才能为驾驶员提供最优路径分析服务。
最优路径分析本质属于图论研究中的一个经典问题，但在实际应用中，需要结合交通规则和道路的实际情况，将其抽象为有实际意义的路网模型，才能应用在实际交通运输中。
本文是在研究了现有最短路径算法的基础上，建立了基于交通规则的路网数据模型，实现了最优路径求解，并描述了其在交通运输、物流配送等行业中的应用及价值意义。
1.1 模型模型是对客观现实事物的某些特征与内在联系所作的一种模拟或抽象，为了研究一个过程或事物，可以通过提取在某些特征(形状或结构等)方面与它相似的“模型”来描述或表示具体事务。
路网模型就是现实世界中路网的客观抽象，真实的反映路网内部结构及关系，以便于在此模型上进行最优路径分析。
在交通网络图上实现可视化路径查找
在交通网络图上实现可视化路径查找
周建丽;何晓红
【期刊名称】《重庆交通学院学报》
【年(卷),期】1997(016)003
【摘要】在交通网络图中，解决最短路径已有许多成功的算法，一般只以文字形式给出最短路径长度和路径上的顶点，很不直观。
笔者研究了以图形方式表示最短路径的方法，以便对汽车行驶有更好的导向作用。
【总页数】6页(P111-116)
【作者】周建丽;何晓红
【作者单位】重庆交通学院计算机系;重庆交通学院计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】U491.13
【相关文献】
1.交通网络中出现阻塞路径情况下增量路径查找算法 [J], 宋晓宇;于澜洋;孙焕良;许景科
2.用C#实现折半查找算法的可视化演示 [J], 孙义欣
3.Android环境下台风路径信息在Google地图上的可视化方法 [J], 杨贤栋;张敏;郭庆燕
4.Android环境下台风路径信息在Google地图上的可视化方法 [J], 杨贤栋;张敏;郭庆燕
5.动态交通网络中最优路径查找算法 [J], 宋晓宇;于澜洋;孙焕良
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面向车联网的交通信息传输博弈模型
面向车联网的交通信息传输博弈模型
樊娜;朱依水;朱光源;唐蕾;董鸣;安宏海
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2018(039)008
【摘要】针对车联网中节点自私行为对交通服务信息有效传输的影响,提出一种基于动态博弈演化模型的交通信息传输机制,通过对车辆网中的节点进行种群划分,分为3个群体,为不同种群设置不同的行为策略,通过多次博弈演化,使节点选择收益最大化的行为策略,有效抑制了自私节点的行为,激励节点选择合作行为.仿真结果表明,该方法能有效提高交通服务信息的传输效率,降低了节点自私行为对整个车联网中交通信息传输的影响.
【总页数】6页(P2422-2426,2563)
【作者】樊娜;朱依水;朱光源;唐蕾;董鸣;安宏海
【作者单位】长安大学信息工程学院,陕西西安710064;长安大学信息工程学院,陕西西安710064;长安大学信息工程学院,陕西西安710064;长安大学信息工程学院,陕西西安710064;长安大学信息工程学院,陕西西安710064;邯郸市交通运输局基建处,河北邯郸056000
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.面向轨道交通信息控制的《信息传输原理》教学改革实践 [J], 欧冬秀;闫黄;陈丽璇;黄世泽;沈拓
2.面向车联网应用的信息传输技术研究 [J], 周利民
3.一种面向智慧交通的车联网网络流量估计方法 [J], 凌敏;罗影;袁亮;靳传学
4.面向车联网基于边缘计算的点对点信息传输 [J], 沈大港;范鹏飞;周慧娟;周艳芳;高博文
5.基于5G的车联网道路交通事故信息传输机制研究 [J], 刘吕亮
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时空图神经网络在交通流预测研究中的构建与应用综述
时空图神经网络在交通流预测研究中的构建与应用综述
汪维泰;王晓强;李雷孝;陶乙豪;林浩
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2024(60)8
【摘要】交通流量预测是城市交通管理和规划中的关键问题,而传统预测方法在面对数据稀疏性、非线性关系和复杂动态性等挑战时表现不佳。
图神经网络是一种基于非欧结构数据的深度学习方法,近年来在各种复杂网络建模和预测任务中得到广泛应用。
为了应用于交通流量预测领域,提出了时空图神经网络,其能够捕捉空间和时间相关性,相较之前的预测模型有显著进步。
对近年来使用时空图神经网络进行交通流量预测的模型进行分析,概述和比较了多种邻接阵的构造方式,然后从空间相关性和时间相关性的角度列举了构建交通流预测模型的常用组件,并对不同的时空融合方式进行了分类和对比;在应用方面,根据时间尺度的不同将时空图神经网络模型分为长期预测、短期预测与兼顾长短期的预测三类,分析了各自的目标与要求,并列举比较了近年来较为突出的新模型。
最后,讨论了现有研究的局限性,对相关模型的未来研究做出展望。
【总页数】15页(P31-45)
【作者】汪维泰;王晓强;李雷孝;陶乙豪;林浩
【作者单位】内蒙古工业大学信息工程学院;内蒙古工业大学数据科学与应用学院;天津理工大学计算机科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP399
【相关文献】
1.GABP神经网络在交通流预测中的应用研究
2.神经网络模型在短期交通流预测领域应用综述
3.基于神经网络的短时道路交通流预测研究综述
4.基于神经网络的短时交通流预测方法研究综述
5.广义神经网络的研究及其在交通流预测中的应用
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交通网络模型的建立
类别工科
专业交通运输姓名朱海洋学号1042406014
目录
1、建模对象（道路及交叉口）的确定 (2)
1.1建模的相关路名； (2)
1.2建模的地图 (2)
2、确定节点的经纬度 (2)
2.1在google earth中标出节点的地标 (2)
2.2在地标属性中查找经纬度，例如 (3)
3、节点和路段的编号 (3)
3.1在CAD中画出节点并对之编号 (3)
3.2在CAD中画出路段并对之编号； (4)
3.3在CAD中关闭地图图层得到节点和路段的CAD图 (5)
4、建立节点和路段的属性数据 (6)
4.1节点的属性数据表 (6)
4.2路段的属性数据 (6)
4.2.1路段长度的确定 (6)
4.2.2 CAD的路段和节点图 (7)
4.2.3路段的属性数据表 (8)
1、建模对象（道路及交叉口）的确定
1.1建模的相关路名
华元路、227省道(主路及辅路)、阳澄湖东路、相城大道澄阳路、澄虹路，嘉元路、纪元路。
1.2建模的地图
2、确定节点的经纬度
2.1在google earth中标出节点的地标
2.2在地标属性中查找经纬度，例如
3、节点和路段的编号
3.1在CAD中画出节点并对之编号
说明；
a）对各个交叉口编号，共建立23个节点；
b）其中红色节点为普通节点，黄色节点为发生吸引节点，分别为编号
11,19,21,23节点；
c）编号23为域外发生吸引点，因为23处为相城区大润发位置。
在CAD中关闭地图图层，得到如下图所示的节点CAD图；
3.1
3.2在CAD中画出路段并对之编号；
说明；
a)如图所示，一共建立32个路段；
b)图片中蓝色路段为普通路段，绿色路段为虚拟路段（连接虚拟节点）；
c)其中编号31,32路段为域外虚拟路段。
在CAD中关闭地图图层，得到如下图所示的节点CAD图；
3.2
3.3在CAD中关闭地图图层得到节点和路段的CAD图
3.3
4、建立节点和路段的属性数据
4.1节点的属性数据表
节点编号坐标是否吸引是否换乘北纬东经
1 31°22'35.09"北120°37'57.40"东否否
2 31°22'27.48"北120°37'58.63" 否否
3 31°22'15.74"北120°38'0.34"东否否
4 31°22'1.16"北120°38'2.78"东否否
5 31°22'39.92"北120°38'30.24"东否否
6 31°22'32.71"北120°38'31.35"东否否
7 31°22'29.21"北120°38'10.67"东否否
8 31°22'12.33"北120°38'13.51"东否否
9 31°22'6.65"北120°38'14.48"东否否
10 31°22'9.85"北120°38'35.48"东否否
11 31°22'18.56"北120°38'24.76"东是否
12 31°22'23.19"北120°38'11.67"东否否
13 31°22'17.35"北120°38'12.50"东否否
14 31°22'20.09"北120°38'33.70"东否否
15 31°22'26.29"北120°38'32.51"东否否
16 31°22'44.04"北120°39'2.34"东否否
17 31°22'10.67"北120°38'46.00"东否否
18 31°22'12.15"北120°38'18.51"东否否
19 31°22'25.32"北120°38'23.53"东是否
20 31°22'16.78"北120°38'27.35"东否否
21 31°22'22.35"北120°38'29.37"东是否
22 31°22'18.42"北120°38'20.85"东否否
23 31°22'39.58"北120°38'3.99"东是否
4.2路段的属性数据
4.2.1路段长度的确定
1)在运用google earth节点之间的路径，如下图的红线所示;
2)在各路径属性中查找测量长度，类如
4.2.2 CAD的路段和节点图
4.2.3路段的属性数据表
路段编号起点编
号终点编
号
长度（公
里）
通行
方向
图示方式车
道
数
道路名称
1 1
2 0.2
3 双向蓝粗实线 6 相城大道
2 2
3 0.36 双向蓝粗实线 6 相城大道
3 3
4 0.44 双向蓝粗实线 6 相城大道
4 4 9 0.3
5 双向蓝粗实线 4 阳澄湖东路
5 9 10 0.5
6 双向蓝粗实线 4 阳澄湖东路
6 10 1
7 0.2
8 双向蓝粗实线 4 阳澄湖东路
7 17 16 1.11 双向蓝粗实线 4 S227省道
8 16 5 0.86 双向蓝粗实线 4 华元路
9 5 1 0.88 双向蓝粗实线 4 华元路
10 2 7 0.33 双向蓝实线 4 嘉元路
11 7 6 0.56 双向蓝实线 4 嘉元路
12 5 6 0.22 双向蓝实线 4 澄阳路
13 6 15 0.19 双向蓝实线 4 澄阳路
14 15 14 0.21 双向蓝实线 4 澄阳路
15 14 10 0.32 双向蓝实线 4 澄阳路
16 14 20 0.2 双向蓝实线 4 纪元路
17 20 18 0.28 双向蓝实线 4 纪元路
18 18 8 0.13 双向蓝实线 4 纪元路
19 8 3 0.37 双向蓝实线 4 纪元路
20 8 9 0.17 双向蓝实线 2 澄虹路
21 8 13 0.15 双向蓝实线 2 澄虹路
22 13 12 0.19 双向蓝实线 2 澄虹路
23 12 7 0.19 双向蓝实线 2 澄虹路
24 12 19 0.32 双向蓝实线 2 无
25 19 11 0.2 双向蓝实线 2 无
26 11 21 0.17 双向蓝实线 2 无
27 21 14 0.14 双向蓝实线 2 无
28 11 20 0.1 双向蓝实线 2 无
29 21 15 1.14 单向绿实线 1 虚拟路段
30 19 6 0.3 单向绿实线 1 虚拟路段
31 23 5 0.7 单向绿实线 1 虚拟路段
32 23 1 0.23 单向绿实线 1 虚拟路段。